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来源:一分钟彩票下载app2024-03-09 17:48

  

【地评线】秦平:坚定践行生态文明持续建设美丽中国******

  近日,国家林草局、财政部、自然资源部、生态环境部联合印发了《国家公园空间布局方案》。《方案》确定了国家公园建设的发展目标、空间布局、创建设立、主要任务和实施保障等主要内容。相关负责人介绍,《国家公园空间布局方案》坚持生态保护第一、国家代表性、全民公益性的国家公园理念,实现自然生态系统的原真性、完整性保护,维护国家生态安全,为建设美丽中国和人与自然和谐共生的现代化筑牢生态根基。

  生态文明深入人心,绿色发展蔚然成风。党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央以前所未有的力度抓生态文明建设,坚持“像保护眼睛一样保护生态环境,像对待生命一样对待生态环境”,从思想、法律、体制、组织、作风上全面发力,全方位、全地域、全过程加强生态环境保护,开展了一系列根本性、开创性、长远性工作,决心之大、力度之大、成效之大前所未有。经过不懈努力,全党全国推动绿色发展的自觉性和主动性显著增强,美丽中国建设迈出重大步伐,我国生态环境保护发生历史性、转折性、全局性变化。

  生态兴则文明兴,生态衰则文明衰。数据显示,2012年至2021年,我国以年均3%的能源消费增速支撑了年均6.6%的经济增长,二氧化碳排放强度下降了34.4%,是全球能耗强度降低最快的国家之一。不仅如此,我国水电、风电、太阳能发电、生物质发电装机和新能源汽车产销量均居世界第一。我国的绿色发展实践有力表明,生态环境保护和经济发展是辩证统一、相辅相成的。我们要充分发挥生态环境保护的引领、优化和倒逼作用,加快推动产业结构调整优化,推动形成绿色低碳的生产方式和生活方式,提升经济发展的“含金量”“含绿量”,降低“含碳量”,持续提升绿色可持续发展的坚实根基。

  良好生态环境是最公平的公共产品,是最普惠的民生福祉。空气更清新了、蓝天更多了、河水更清了、绿色公园随处可见……近年来,我国始终坚持以人民为中心的发展思想,集中攻克老百姓身边的突出生态环境问题,提供更多优质生态产品,让人民群众在绿水青山中共享自然之美、生命之美、生活之美。随着我国社会主要矛盾发生变化,尤其是全面建成小康社会后,人民群众对优美生态环境的期望值更高。必须积极顺应人民群众对美好环境的需求,让人们的生活在天更蓝、山更绿、水更清、环境更优美的优良生态环境中。

  建设生态文明,关系人民福祉,关乎民族未来。党的二十大报告围绕推动绿色发展,促进人与自然和谐共生,对新时代新征程生态文明建设作出重大决策部署。我们要深入学习贯彻习近平生态文明思想,胸怀“国之大者”,牢固树立绿水青山就是金山银山的理念,统筹产业结构调整、污染治理、生态保护、应对气候变化,协同推进降碳、减污、扩绿、增长,努力建设人与自然和谐共生的美丽中国,为子孙后代留下美丽家园,为中华民族赢得美好未来。(秦平)

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提速近10倍!基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

  近日,中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用,将助力深度学习在全基因组选择中的应用,为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物(Molecular Plant)》上。

  全基因组选择作为新一代育种技术,通过构建预测模型,根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择,从而缩短育种世代间隔,加快育种进程,节约成本,推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

  统计模型作为全基因组选择的核心,极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型,难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

  相较于传统模型,非线性模型(如深度网络神经)具备分析复杂非加性效应的能力,人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机,深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

  该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料,通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

  与其他五种主流预测方法相比,该方法有以下优点: 可以利用多组学数据开展全基因组预测;算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构,可以有效降低模型错误率,提高运行速度;预测精度稳健,在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当,在大规模数据集上预测优势更加明显;计算时间与传统方法相近,比已有深度学习方法提速近10倍;超参数调整对用户更加友好。

  该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

 

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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